Modelo de IA ayuda a detectar enfermedades en función de la tos

Por qué la inteligencia artificial aporta al campo de la salud?

Desde la tos hasta el habla e incluso la respiración, los sonidos que emite nuestro cuerpo están llenos de información sobre nuestra salud. Las pistas sutiles escondidas en estos sonidos bioacústicos tienen el potencial de revolucionar la forma en que detectamos, diagnosticamos, monitoreamos y manejamos una amplia gama de afecciones de salud como la tuberculosis (TB) o la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Investigadores de Google, aprovechando este método, experimentaron con formas de utilizar la IA para extraer información sobre la salud a partir de datos acústicos.

Qué son los modelos de Representaciones Acústicas de Salud, o HeAR?

un modelo básico bioacústico diseñado para ayudar a los investigadores a construir modelos que puedan escuchar sonidos humanos y detectar signos tempranos de enfermedades. El equipo de investigación de Google entrenó a HeAR con 300 millones de datos de audio seleccionados de un conjunto de datos diverso y no identificado, y entrenamos el modelo de tos en particular utilizando aproximadamente 100 millones de sonidos de tos.

HeAR aprende a discernir patrones dentro de los sonidos relacionados con la salud, creando una base poderosa para el análisis de audio médico. Descubrimos que, en promedio, HeAR ocupa un lugar más alto que otros modelos en una amplia gama de tareas y en generalización entre micrófonos, lo que demuestra su capacidad superior para capturar patrones significativos en datos acústicos relacionados con la salud.

HeAR ahora está disponible para los investigadores para ayudar a acelerar el desarrollo de modelos bioacústicos personalizados con menos datos, configuración y cálculo.

Nuestro objetivo es permitir más investigaciones sobre modelos para condiciones y poblaciones específicas, incluso si los datos son escasos o si existen barreras de costos o informáticas.

Salcit Technologies, una empresa de atención sanitaria respiratoria con sede en la India, ha creado un producto llamado Swaasa® que utiliza inteligencia artificial para analizar los sonidos de la tos y evaluar la salud pulmonar. Ahora,

La empresa está explorando cómo HeAR puede ayudar a ampliar las capacidades de sus modelos de IA bioacústica. Para empezar, Swaasa® está utilizando HeAR para ayudar a investigar y mejorar la detección temprana de la tuberculosis basándose en los sonidos de la tos.

Para prevenir la mortalidad por la proliferación de enfermedades se observa, como función del modelo mejorar el diagnóstico para erradicar la tuberculosis, y la IA puede desempeñar un papel importante para mejorar la detección y ayudar a que la atención sea más accesible y asequible para personas de todo el mundo.

Swaasa® tiene un historial de uso del aprendizaje automático para ayudar a detectar enfermedades de manera temprana, cerrando la brecha con la accesibilidad, la asequibilidad y la escalabilidad al ofrecer una evaluación de la salud respiratoria sin equipos y sin ubicación. Con HeAR, ven una oportunidad de ampliar la detección de tuberculosis en toda la India basándose en esta investigación.

HeAR representa un importante paso adelante en la investigación de la salud acústica. Esperamos avanzar en el desarrollo de futuras herramientas de diagnóstico y soluciones de seguimiento en tuberculosis, tórax, pulmón y otras áreas de enfermedades, y ayudar a mejorar los resultados de salud de las comunidades de todo el mundo a través de nuestra investigación.

Tomado de: https://blog.google/technology/health/ai-model-cough-disease-detection/